基于TensorFlow深度学习手写体数字识别及应用

摘要：

手写体数字的识别是人工智能识别系统中的重要组成部分.因个体手写数字的差异,现有识别系统准确率较低.基于TensorFlow深度学习框架完成手写体数字的识别及应用,首先建立TensorFlow深度学习框架,并分析了Softmax、卷积神经网络(CNN)模型结构,再对手写体数据集MNIST的60 000个样本进行深度学习,然后进行10 000个样本的测试对比,最后移植最优模型到Android平台进行应用.实测数据验证,相对于传统的Softmax模型,基于TensorFlow深度学习CNN模型识别率高达99.17％,提升了7.6％,为人工智能识别系统的发展提供了一定的科研价值.

关键词：TensorFlow、深度学习、卷积神经网络、数字识别

所属期刊栏目：44

分类号：TP391.413(计算技术、计算机技术)

资助基金：广东第二师范学院网络工程重点学科ZD2017004;广东第二师范学院计算机实验教学示范中心SY2016014;国家自然科学基金61473322

在线出版日期：2018-10-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：6-10